import torch
import torch.nn as nn

# 创建一个自适应平均池化层，输出大小为 6x6
adaptive_avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((6, 6))

# 生成一个随机输入特征图，形状为 (1, 3, 10, 10)
# 这里的 1 表示批量大小，3 表示通道数，10x10 表示特征图的高度和宽度
input_tensor = torch.randn(1, 3, 10, 10)

# 进行池化操作
output_tensor = adaptive_avg_pool(input_tensor)

# 打印输出特征图的形状
print("输入特征图形状:", input_tensor.shape)
print("输出特征图形状:", output_tensor.shape)